AGI(범용 인공지능)의 기술은 어디까지 왔을까? 우리가 꼭 알아야 할 핵심 기술 정리

AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 인간처럼 스스로 학습하고, 상황에 따라 유연하게 사고하며, 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 인공지능을 말합니다. 현재까지의 AI는 특정 분야에 특화된 ‘협의 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)’에 머물러 있으며, 인간 수준의 지능에는 아직 도달하지 못했지만 최근 몇 년간 기술의 발전 속도는 비약적으로 증가했으며, 많은 전문가들이 AGI의 도래가 수십 년 후가 아니라, 10년 이내가 될 수 있다고 전망하고 있습니다.
그렇다면 AGI는 어떤 기술을 기반으로 발전하고 있으며, 어디까지 왔을지 알아보고자 합니다. 

 

AGI (범용인공지능)

멀티모달 AI: 다양한 정보를 동시에 처리하는 능력

기존 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 특정 정보만 처리하는 데 특화되어 있었습니다.

그러나 AGI는 인간처럼 다양한 정보를 동시에 받아들이고 해석하는 능력이 필요합니다. 이를 가능하게 하는 기술이 바로 ‘멀티모달 AI’입니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4, Google DeepMind의 Gemini, Anthropic의 Claude 같은 최신 AI 모델은 텍스트, 이미지, 음성, 영상까지 동시에 이해하고 생성할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 이러한 멀티모달 능력은 인간의 지능처럼 맥락을 파악하고, 종합적인 판단을 내리는 데 필수적입니다. 이러한 기술이 상용화되면, 단순한 질문 응답을 넘어 상황 분석, 감정 인식, 문제 예측까지 가능한 AI가 등장하게 되는데요. 특히 자율주행, 로봇 제어, 교육, 의료 분야에서는 AGI 수준의 멀티모달 처리 능력이 핵심으로 떠오르고 있습니다.

장기 메모리와 자기 피드백(Self-feedback) 기능

현대의 챗봇이나 AI 도구는 긴 문장을 기억하지 못하거나, 과거의 대화 맥락을 바로 잊는 문제가 있습니다.

AGI를 실현하기 위해서는 장기적인 맥락 유지 능력, 즉 ‘장기 메모리(long-term memory)’와 스스로를 개선하는 ‘자기 피드백(self-improvement)’ 기능이 필요합니다.

OpenAI는 최근 ‘Memory 기능’을 도입해 사용자의 대화 이력을 장기적으로 저장하고, 이를 기반으로 개인화된 응답을 생성하는 실험을 진행 중입니다. 또, Anthropic은 AI가 자신이 내놓은 응답을 스스로 평가하고 수정하는 ‘헌법 기반 AI(constitutional AI)’ 접근을 통해 자기 피드백 구조를 강화하고 있습니다.

AGI는 인간처럼 과거의 경험을 바탕으로 사고하고, 스스로 개선하며 성장하는 구조를 갖추고, 이를 위한 메모리 아키텍처와 메타인지 기술은 AGI의 핵심 기반이 됩니다.

강화학습(RL)과 자기지도학습(Self-supervised Learning)의 결합

AGI는 스스로 상황을 판단하고, 보상이 주어지지 않아도 환경을 이해하고 적응하는 능력이 필요합니다.

이를 가능하게 하는 것이 바로 강화학습(RL: Reinforcement Learning)과 자기지도학습(Self-supervised Learning)의 융합입니다.

OpenAI의 GPT 모델은 대규모 자기지도학습을 통해 방대한 양의 데이터를 스스로 학습하며, 그 후 강화학습을 통해 ‘더 적절한 답변’을 찾는 방향으로 미세조정됩니다. (RLHF: Reinforcement Learning with Human Feedback). 이는 인간의 피드백을 통해 AI가 점점 더 정교한 사고를 할 수 있도록 돕는 방식입니다.

앞으로는 강화학습 없이도 스스로 목표를 설정하고, 실패에서 학습할 수 있는 자율 강화 구조(autonomous RL)가 AGI의 필수 요소로 주목받고 있습니다. 이 기술이 진화하면 AI는 실험하고, 실패하고, 학습하며 더 나은 해법을 스스로 찾아낼 수 있게 됩니다.

행동계획 AI(Planning AI)와 에이전트(Agent) 아키텍처

AGI는 단순히 질문에 답하는 AI가 아닌, 스스로 목표를 설정하고, 단계별로 계획을 수립하며, 외부 도구를 활용해 결과를 실행하는 능력을 가져야 합니다. 이를 위해 등장한 개념이 바로 에이전트 기반 AI입니다.

에이전트는 ‘작업을 인식하고, 계획하고, 실행하는 AI 단위’이며, 현재는 GPT-4 기반 Auto-GPT, LangChain, BabyAGI, Devin 등에서 시도되고 있습니다. 이들은 명령어 하나만 입력해도, 작업을 쪼개어 계획을 수립하고, 필요한 웹 검색이나 파일 생성, API 호출까지 스스로 수행한합니다.

이러한 행동계획 능력은 AGI가 현실 세계에서 인간처럼 일하고, 의사결정을 내리는 데 필수적인데요.

특히 비즈니스, 연구, 프로그래밍, 자동화 업무에서 AI가 사람처럼 ‘일’을 할 수 있는 시대를 열어가고 있습니다.

AGI는 아직 오지 않았지만, 빠르게 다가오고 있다

현재의 AI는 여전히 ‘범용 지능’까지는 도달하지 못했지만, 그 기반이 되는 멀티모달 처리, 장기 메모리, 자기지도학습, 에이전트 아키텍처는 이미 빠르게 발전 중입니다.
AGI가 실현되면 교육, 의료, 경제, 국방, 예술 등 모든 분야에 걸쳐 사고하고 창조하는 AI가 등장하게 됩니다.

하지만 동시에 윤리, 통제, 법적 책임 등 인간 사회의 근본적 구조를 흔드는 문제도 함께 나타날 수 있지요.
AGI는 기술적 혁신인 동시에 철학적, 사회적 준비가 반드시 필요한 진화이며, 우리는 기술을 이해하고 대비하는 태도를 갖추는 것이 중요해질것입니다.